9 formas de aumentar la productividad de los desarrolladores gracias a la IA generativa
El desarrollo de software es un campo en el que ya estamos viendo impactos significativos de las herramientas de IA generativa. Los beneficios son muchos, y actualmente las empresas que adoptan estas herramientas obtienen importantes ganancias de productividad. Un estudio de McKinsey afirma que los desarrolladores de software pueden completar las tareas de codificación hasta dos veces más rápido con la IA generativa.
La investigación de la consultora descubrió, como era de esperar, que las complejas tareas de codificación no se veían gravemente afectadas por el uso de la IA generativa, por lo que la preocupación de que la IA sustituya a los desarrolladores puede disiparse de forma segura. Sin embargo, hay casos de uso "fáciles de alcanzar" en los que la IA puede acelerar drásticamente la productividad del equipo y mejorar la experiencia del desarrollador.
Pero antes de entrar en cómo las herramientas de IA generativa pueden tener impacto, hablemos de forma más general sobre cómo mejorar la productividad de los desarrolladores mediante metodologías, marcos y mejores prácticas. La IA generativa es solo una herramienta en el cinturón de herramientas.
Medir la productividad de los desarrolladores, un subconjunto de la productividad de los empleados, representa un desafío multifacético. Las métricas tradicionales, como las líneas de código escritas o las horas trabajadas, a menudo no logran captar las complejidades de flujos de trabajo complejos. Es posible que no reflejen adecuadamente la calidad o el impacto más amplio del trabajo de un desarrollador, y una evaluación adecuada puede requerir la incorporación de factores externos como la satisfacción del cliente. Es crucial reconocer que la productividad de los desarrolladores va más allá de la mera generación de código; incluye la entrega de resultados de alta calidad que satisfagan consistentemente a los clientes, al tiempo que se mitiga el riesgo de agotamiento. Un desarrollador quemado suele ser un desarrollador improductivo.
Las métricas de Investigación y Evaluación de DevOps (DORA), que abarcan métricas como la frecuencia de implementación, el tiempo de entrega y el tiempo medio de recuperación, sirven como indicadores para evaluar la eficiencia de la entrega del software. Estas métricas de productividad de los desarrolladores permiten a los directores de ingeniería y a los directores de tecnología (CTO) medir con precisión el rendimiento individual y del equipo.
Las herramientas de gestión de proyectos, como la ampliamente adoptada Jira, realizan un seguimiento del progreso, gestionan las tareas y facilitan el análisis de las contribuciones. La implementación del marco SPACE; Ingeniería de software, Productividad, Analítica, Colaboración y Eficiencia; ofrece un enfoque integral para el desarrollo de software. Los indicadores clave de rendimiento (KPI), como los puntos de la historia y las herramientas de productividad en tiempo real, sirven como puntos de referencia para medir y mejorar constantemente la productividad de los desarrolladores de software.
Diversificar la medición de la productividad más allá del rendimiento individual requiere una comprensión integral de la dinámica del equipo. Las plataformas de colaboración como GitHub actúan como catalizadores de una cultura de comunicación abierta, reseñas de código colaborativas y solicitudes de extracción fácilmente facilitadas. Estas plataformas no solo permiten a los miembros del equipo aprender unos de otros, sino que también proporcionan un espacio colectivo para mejorar las habilidades. La introducción estratégica de nuevas características y la entrega constante de código de alta calidad no solo refuerzan la competitividad del producto, sino que también contribuyen significativamente a la satisfacción del usuario final.
DevOps surgió como una metodología transformadora que integra de manera fluida las prácticas de desarrollo y operaciones, optimizando la eficiencia del ciclo de vida del desarrollo de software. Al fomentar la colaboración entre desarrolladores y equipos de operaciones, DevOps tiene como objetivo agilizar los procesos, minimizar el tiempo de entrega y elevar la frecuencia de implementación. Al hacerlo, allana el camino para un entorno propicio para la innovación y la mejora continuas. DevOps ayuda a abordar los cuellos de botella y a gestionar de forma proactiva la deuda técnica, lo que permite un entorno de trabajo que mantiene a los desarrolladores contentos y en marcha.
Los responsables de ingeniería pueden realizar análisis regulares de contribuciones y utilizar esta información para integrar nuevas herramientas y abordar preocupaciones sobre la experiencia de los empleados, creando un entorno propicio para la productividad de los desarrolladores. La adopción del modelo YES (Your Engineering Success) subraya la importancia de cultivar una cultura positiva y de apoyo dentro del equipo, fomentando un ambiente que fomente la innovación y la creatividad. Este enfoque holístico garantiza que la productividad de los desarrolladores se mida y optimice de forma que no solo se mejore el rendimiento individual y del equipo, sino que también se fomente el bienestar general del personal.
Existen varias formas en las que la IA puede agilizar los flujos de trabajo de desarrollo. Estos son algunos casos de uso más comunes:
Eliminación de tareas repetitivas
La codificación a menudo implica tareas simples, a veces tediosas, y aquí es donde las herramientas de IA generativa tienden a brillar. El trabajo repetitivo y rutinario, como escribir funciones estándar, puede agilizarse con características de autocompletado. Herramientas como Codex de OpenAI pueden sugerir líneas de código o funciones completas basadas en descripciones en lenguaje natural. La documentación del código se puede acelerar ayudando a los desarrolladores a adherirse automáticamente a formatos de documentación específicos.
Interfaces de lenguaje natural
La IA generativa puede facilitar interfaces de lenguaje natural para herramientas de desarrollo de software. Los desarrolladores pueden interactuar con entornos de desarrollo, sistemas de depuración y control de versiones mediante comandos de lenguaje natural, lo que lo hace más accesible para quienes no tienen una amplia experiencia en programación
Sugerencia de código
La IA generativa también puede ayudar a los principiantes proporcionando sugerencias, explicaciones y orientación conscientes del contexto mientras escriben código. Esto puede acelerar la curva de aprendizaje de los nuevos desarrolladores y democratizar el acceso al desarrollo de software.
Mejora del código
La IA generativa puede sugerir mejoras del código existente identificando las partes redundantes o ineficaces. Esto puede ayudar a mantener la calidad y el rendimiento del código a lo largo del tiempo. Los problemas que pueden haber sido difíciles de identificar se pueden encontrar y corregir mucho más rápido mediante la implementación de las soluciones sugeridas por la IA, que incluso se pueden hacer de forma automática.
Traducción de código
La IA generativa también puede traducir código de un lenguaje a otro, agilizando la conversión de código o los proyectos de modernización de aplicaciones, como la actualización de aplicaciones heredadas mediante la transformación de COBOL a Java.
Pruebas de código
La IA generativa se puede emplear para crear casos de prueba de forma automática. Puede analizar el código y generar entradas de prueba, lo que ayuda a mejorar la cobertura de las pruebas y a identificar posibles problemas en una fase temprana del proceso de desarrollo.
Detección de errores
Mediante el análisis de grandes bases de código, la IA generativa puede ayudar a los equipos de desarrollo de software a identificar e incluso corregir automáticamente los errores. Esto puede conducir a un software más robusto y fiable, así como a ciclos de desarrollo más rápidos.
Entornos de desarrollo personalizados
La IA generativa podría ayudar a crear entornos de desarrollo personalizados que se adapten a las preferencias individuales de los desarrolladores y a sus estilos de codificación. Esto aumentaría la productividad y haría más cómoda la experiencia de codificación para los programadores.
Documentación mejorada
La IA generativa puede ayudar a los equipos de ingenieros a generar documentación resumiendo las funcionalidades del código, explicando los algoritmos y proporcionando contexto. Esto puede ser útil para mantener una documentación del proyecto clara y actualizada.
La IA generativa en codificación funciona aprovechando modelos de machine learning que se entrenan en grandes conjuntos de datos de código. Estos modelos, son capaces de comprender la estructura y la sintaxis de los lenguajes de programación.
Entrenamiento previo del modelo
Los modelos de IA generativa se entrenan previamente con conjuntos de datos masivos que contienen diversos ejemplos de código escrito en varios lenguajes de programación. Durante el preentrenamiento, el modelo aprende a predecir la siguiente palabra o token en una secuencia de código basándose en el contexto de las palabras precedentes. Este proceso permite que el modelo capture la sintaxis, la semántica y los patrones inherentes a los distintos lenguajes de programación.
Comprensión del contexto
Cuando se le presenta una instrucción o consulta de codificación, el modelo de IA generativa procesa la entrada y utiliza sus conocimientos aprendidos para comprender el contexto y la intención. El modelo tiene en cuenta las relaciones entre los distintos elementos del código, como variables, funciones y estructuras de control, para generar un código pertinente y sintácticamente correcto.
Generación de código
Utilizando los patrones aprendidos y la comprensión contextual, el modelo de IA generativa genera fragmentos de código como resultado. El código generado se basa en la solicitud de entrada y sigue la estructura y el estilo de los lenguajes de programación en los que se entrenó el modelo.
Adaptación a los comentarios de los usuarios
Los modelos de IA generativa suelen disponer de mecanismos para adaptarse y mejorar en función de los comentarios de los usuarios. Los desarrolladores pueden proporcionar feedback sobre el código generado, ayudando al modelo a refinar su comprensión y mejorar los outputs futuros. Este bucle de feedback iterativo contribuye a la capacidad del modelo para generar código más preciso y contextualmente relevante a lo largo del tiempo.
Aunque la IA generativa en la codificación es una herramienta poderosa, no sustituye a la creatividad, la resolución de problemas y la experiencia en la materia de los desarrolladores humanos. Sirve como herramienta de aumento, ayuda a los desarrolladores en las tareas de codificación, proporciona sugerencias y, potencialmente, acelera ciertos aspectos del proceso de desarrollo. Los desarrolladores deben utilizar la IA generativa de forma responsable, validar a fondo el código generado y complementar sus resultados con su propia experiencia y conocimientos.
Imagine a un programador encargado de implementar una funcionalidad compleja para un proyecto de aplicación web. Ante el reto que supone la intrincada manipulación de datos y la representación dinámica de contenidos, decide integrar la IA generativa en su flujo de trabajo de desarrollo para agilizar el proceso de codificación. Comienza definiendo cuidadosamente los requisitos de la nueva característica, encapsulando la lógica y la estructura centrales en una instrucción de codificación. Aprovechando una herramienta de IA generativa entrenada con un conjunto de datos diverso de código de desarrollo web, introduce su instrucción de codificación, lo que hace que el modelo genere de forma autónoma un fragmento preliminar de código alineado con los requisitos especificados. Este código generado incluye funciones para proceso de datos, el manejo de eventos y la representación dinámica de contenido.
Entra en un proceso iterativo de refinamiento y ajuste del código generado. A través de esta interacción, se asegura de que el código generado por la IA se adhiere a las convenciones de codificación del proyecto y a los matices arquitectónicos. Cuando el código generado le satisface, lo integra en la base de código existente de la aplicación web. A pesar del proceso de desarrollo acelerado que facilita la IA generativa, reconoce el papel indispensable de la validación humana en las pruebas exhaustivas para garantizar la corrección, la capacidad de respuesta y la fiabilidad de la característica.
La integración de la IA generativa en su flujo de trabajo no solo agiliza el proceso de codificación, sino que también le permite dedicar más tiempo a aspectos de diseño de más alto nivel, consideraciones sobre la experiencia del usuario y pruebas exhaustivas. Este caso de uso ejemplifica cómo la IA generativa sirve como un valioso aliado, aumentando las capacidades de los desarrolladores y contribuyendo a la eficiencia y calidad generales del ciclo de vida del desarrollo de software.
IBM watsonx Code Assistant aprovecha la IA generativa para acelerar el desarrollo manteniendo los principios de confianza, seguridad y cumplimiento en su núcleo. Los desarrolladores y operadores de TI pueden acelerar los esfuerzos de modernización de aplicaciones y generar automatización para escalar rápidamente los entornos de TI. watsonx Code Assistant se basa en los modelos fundacionales de IBM Granite que incluyen modelos lingüísticos de última generación diseñados para código, orientados a ayudar a los equipos de TI a crear código de alta calidad mediante recomendaciones generadas por IA basadas en solicitudes de lenguaje natural o código fuente existente.